在深度学习中不需要传统的特征提取，因为像cnn这样的模型在训练期间会自动从原始数据中学习特征。这种能力是深度学习和传统机器学习的主要区别之一。
例如，CNN可以学习直接从图像中检测边缘、纹理和复杂图案，而无需人工干预。这减少了对特征工程领域特定知识的依赖。
然而，预处理数据以确保质量，例如调整图像大小或归一化像素值，对于在训练期间优化模型性能和收敛仍然是必要的。
TensorFlow可以用于图像识别吗？
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在AutoML中，哪些预处理技术是自动化的？
"自动机器学习（AutoML）旨在简化机器学习模型的开发过程，并自动化多个数据预处理技术，以提高数据的准备性和模型性能。在AutoML中，常见的自动化预处理任务包括数据清理、特征选择、类别变量编码、数值特征的归一化或标准化，以及处理缺失值。
3D机器视觉在工业中的作用是什么？
一个结合计算机视觉和自然语言处理 (NLP) 的有趣项目是图像字幕。该项目涉及开发一个模型，该模型可以分析图像的内容并生成图像中发生的事情的人类可读描述。该项目通常使用卷积神经网络 (cnn) 从图像中提取特征，并使用递归神经网络 (rnn
可解释性在确保公平人工智能中起什么作用？
"可解释的人工智能（XAI）在提高人工智能伦理方面可以发挥重要作用，使AI系统更加透明、可解释和负责任。当开发者了解AI模型如何做出决策时，便可以识别偏见和错误，从而确保技术的公平性和可靠性。通过解释AI输出背后的推理，组织可以在用户和利益